CNN คืออะไร
เครือข่ายประสาทคอนโวลูชัน (CNN) เป็นประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลภาพ CNN จำลองการทำงานของสมองมนุษย์ในการมองเห็นวัตถุโดยการแบ่งภาพออกเป็นส่วนย่อยๆ แล้ววิเคราะห์ส่วนย่อยๆ เหล่านั้น
CNN ประกอบด้วยชั้นต่างๆ ของเซลล์ประสาทเทียม แต่ละชั้นจะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลภาพในระดับที่ต่างกัน เซลล์ประสาทเทียมในชั้นแรกจะวิเคราะห์ข้อมูลภาพในระดับพื้นฐาน เช่น ขอบและมุม เซลล์ประสาทเทียมในชั้นถัดไปจะวิเคราะห์ข้อมูลภาพในระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น รูปร่างและวัตถุ
CNN ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการเรียนรู้งานที่เกี่ยวข้องกับภาพ เช่น
การจำแนกรูปภาพ: แยกแยะวัตถุในภาพ เช่น สุนัข แมว รถยนต์
การตรวจจับวัตถุ: ระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพ เช่น ใบหน้า ป้ายจราจร
การติดตามวัตถุ: ติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุในภาพ
รูปภาพโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน (CNN)เปิดในหน้าต่างใหม่
medium.com
โครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน (CNN)
CNN มักใช้กับงานที่เกี่ยวข้องกับภาพ เช่น การจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ และการแยกแยะวัตถุ CNN มีประสิทธิภาพสูงในการเรียนรู้งานเหล่านี้ เนื่องจากสามารถเรียนรู้คุณสมบัติของภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
CNN ยังคงเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว มีการวิจัยและพัฒนา CNN อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการประยุกต์ใช้ CNN มีโอกาสที่จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในสาขาต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ปัญญาประดิษฐ์ และการแพทย์